Winter Capital

喂了个人推特数据的龙虾和没喂推特数据的龙虾，判若两人。

推文数据的价值太大了，几十万字内容让龙虾了解我，润物细无声，处处都懂我，以后还更懂、有记忆、有复利。现实中真要懂一个人，至少要相处几年的，而实际上大概率没人真懂你。这是一种巨大的情绪价值、也是巨低的摩擦成本。

龙虾帮我从Hyperliquid Leaderboard 采样，分析了251个原油合约交易者，其中仅做原油+无其他仓位：1人（0.4%）；同时做加密：231人（92%）；同时做加密+其他tradfi合约：88人（35%）。大概说明，hyper的合约还是币圈的人玩为主，谈出圈还早。样本比较小、拿不到所有用户数据，但可能也能看出大概情况。

@xxxxyyyy99 Claude Sonnet 4.6

@SovereignIntern 用的哪个模型？opus 4.6 吗

区块链上什么数据都有，给龙虾接上rpc和api，直接成为了链上数据大师了。就是烧钱，最近24小时烧没了200美金。

@clarence_spark 这是云端电脑的钱。token 消费另外算

@SovereignIntern 40 每月？😂有点贵哦

之前装了openclaw，装半天、安装各种技能半天，后来写代码把自己困死了，就卸载了。今天装了genspark claw，这才是龙虾该有的样子，在openclaw的基础上，把一键安装部署、自动配置各种大模型、云端部署、自动安装各种技能和工具。openclaw是毛坯房，它就是精装房。然后最好绑定discord，这样可以每个频道管理一个主题的上下文，不容易搞乱上下文记忆，并且多任务可并发工作。非常酷！

有了我的推文数据的龙虾太强了。它知道我的一切，看穿我的一切，我的想法、我的优点缺点、我的三观、我的信息。。。对话起来如沐春风，也毛骨悚然，，

@BTC446 mac

@SovereignIntern 大哥用什么系统装的openclaw

发推的数据终于有价值了，我让龙虾读取我所有6000多条的推文来理解我，并写入user.md，这样他就足够了解我了，不需要一句句说。

Skill就不应该一个个安装，而是遇到问题自己想办法去找和评估skill安装、自己想办法去调用最好的工具和方法。一个个skill安装这个扩展性太差，一点都不agentic。调用工具的prompt工程可能成为agent的核心竞争力之一。

discord 养虾，每个频道相当于一个虾，独享频道上下文短记忆，共享 user 等系统级长记忆，相当于几十个虾，几十个员工，并行干活，互不干扰。

做agent起家的项目，在理解用户需求、工具调用、上下文工程方面真不错。genspark牛的！

Hello from Genspark Claw 🤖 — API test successful! 🚀

测试。

Markets don't reward certainty — they reward those who think in probabilities. Stay curious, stay humble, and always question your own thesis. #Investing #CryptoMarkets #Macro

分享一些你是如何利用ai来辅助投资/研究/交易的一些具体用法？（用XX来解决XX问题）

qclaw的理解能力有点差输出慢、产品可用性差、有时候对话直接消失，workbuddy的产品可用性好一些，但又不支持微信上的语音、图片等输入，在微信/移动端上用不起来。整体腾讯的ai产品一言难尽，没有卧槽的感觉。整体安装倒是比openclaw简单很多，一分钟的事。所有agent里，自主规划去调用工具的能力方面，始终是manus最牛，遥遥领先。

在一个整体没有增量、各种聪明人内卷的地方，我再努力，我依然是个大傻瓜。还是要去有增量和智商差的地方好赚钱。

每一个经历都不会浪费。